通俗易懂:机器学习算法概述

发布网友发布时间：2024-08-20 13:58

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热心网友时间：2024-08-23 15:25

本文将简述机器学习中常用算法，主要涉及有监督与无监督学习的分类、回归与聚类问题。

机器学习算法分类为传统机器学习，包括有监督学习与无监督学习两大类。

在有监督学习中，我们关注分类与回归问题。其中，分类问题涉及K最近邻、决策树、随机森林、逻辑回归、朴素贝叶斯与支持向量机等算法，每种算法背后的数学原理涉及距离度量、概率理论、决策树构建与优化、概率模型等。

回归问题则有线性回归、岭回归、Lasso回归与支持向量回归（SVR）等，其原理基于线性关系分析、正则化、惩罚项优化与函数逼近。

无监督学习中，当前部分包含聚类、降维与关联规则等未更新内容。

算法概述至此结束，每种算法都有其独特原理与数学基础，适用于不同场景与数据类型，理解其原理有助于更好地应用与优化机器学习模型。